2026年1月1日 / 最終更新日時 : 2026年1月20日 ENT-HP1 東大耳鼻科だより

医学系・理系研究者のためのLLM活用ガイド 2026

はじめに

AI技術の急速な発展により、研究現場でのLLM（大規模言語モデル）活用が一般化しています。本記事では、医学系研究者、理系研究者、そして一般研究者向けに、2026年1月時点での最適なLLM選択について、無料・有料それぞれのケースを含めて解説します。

1. 医学系研究者向け推奨LLM

無料で利用する場合

第1選択：Gemini（3 Pro / 2.5 Flash）

文献検索と先行研究把握に最も優れている
Deep Research機能の網羅性と粘り強さで研究計画立案に最適
歯科・内科など臨床評価で高スコアを獲得（Gemini 2.0 Flash-Thinkingが最高評価）
「先行研究の見逃しを防ぐ」「数多くの文献ベースで詳しい」という声が多数
マルチモーダル対応で画像データも扱える
医師シェア24.8%で急伸中

第2選択：Perplexity AI（無料版）

引用元明示による高い信頼性
リアルタイム検索精度が最高クラス
ハルシネーション（幻覚）が極めて少ない
月間訪問者約190～240百万、クエリ処理数780百万超
研究・ビジネス層で安定した支持
文献の正確な引用と事実確認に最適
医学論文検索での信頼性が高評価

第3選択：DeepSeek（R1/V3）

無料でありながらClaude級・o1級の推論能力
医療タスクで優れたパフォーマンス
熟考モードで複雑な臨床ケース分析が可能
研究予算が限られている場合の強力な選択肢
「Claudeやめた」「Gemini DeepResearch + o1コンボの代替」という声多数
サーバー落ちが課題だが、安定時は最強クラス

第4選択：Claude（Sonnet 4.5 / 3.7）無料枠

正確性と低ハルシネーション率
論文執筆・アウトライン作成に優れる
無料枠の範囲内での利用

その他の選択肢

ChatGPT（GPT-4.5/5.x）無料版：汎用性高いが診断警告多い。内出血事例での誤診報告あり。シェア56%だが医学分野ではGeminiに押され気味
Qwen3（235Bなど）：MoE効率が高く多言語対応。医学投稿は少なめだが成長中
Grok（Grok 4.1）：リアルタイム情報に強み。ハルシネーション率4%と低いが、医学専門タスクでの言及は少ない

有料課金する場合

第1選択：Gemini Pro（Deep Research）

有料版でより高速・詳細な文献レビューが可能
「先行研究見逃し防ぐ」「短時間で詳細」という高評価
臨床研究・基礎研究の両方で定番化
Deep Researchの粘り強さが医学分野に最適
ただしレート制限がネックになる場合あり

第2選択：Perplexity Pro

引用付き回答で学術的信頼性が最高レベル
無制限の高速検索とAI搭載応答
複数の最新モデル（GPT-4.5、Claude 4、Gemini 3など）を切り替え可能
ファイルアップロード・分析機能（Pro限定）
API利用で研究ワークフローへの統合が容易
月額$20で月間600クエリ以上（Pro利用時）
医学文献の正確な引用と事実確認に特化

第3選択：Claude（Sonnet 4.5）+ MCP連携

正確性と低ハルシネーション率で論文執筆に最適
MCP（Model Context Protocol）連携で医学論文検索が強力
LaTeX生成など学術執筆のワークフローに特化
「医学論文検索はClaudeのMCP最強」との評価
ただし「DeepSeekで8割済む」という移行組も増加（シェア3.9%）

第4選択：ChatGPT Plus（Deep Research）

Deep Researchモードで文献まとめが可能
汎用性が高く使いやすい
ただし医学分野ではGeminiに劣る

医学系での注意事項

⚠️ 重要な警告

AIは診断の代替ツールではありません（AIIMS医師警告など）
必ず補助ツール（文献検索・仮説生成）としての利用に留める
誤診リスクやハルシネーションに常に注意
臨床判断は必ず人間の医師が行うこと
AIへの依存で誤情報リスク、思考力低下の可能性

推奨される使用場面

文献レビューと先行研究の把握
研究計画の立案と研究ギャップの特定
論文アウトラインの作成
統計解析のコード生成
症例報告の執筆補助
先行文献の詳細な検索
引用の正確性確認（Perplexity特に有効）

医学系での使用頻度ランキング（2026年1月時点）

Gemini（3 Pro / 2.5 Flash） – 週5-7回以上
Perplexity – 週4-6回（検索・引用精度重視層で急伸）
Claude（Sonnet 4.5） – 週4-6回
DeepSeek（R1/V3） – 週4-6回（急上昇中）
Qwen3 – 週2-5回
ChatGPT – 週2-4回
Grok – 週2-4回

2. 理系研究者向け推奨LLM

無料で利用する場合

第1選択：DeepSeek（R1/V3）

数学・物理・コード生成で最高レベルの性能
「熟考」機能でGPT-4o級・o1級の推論を無料で実現
GPQA 70%超の高スコア
「Claudeをやめた」「数学怪胎」という移行組が増加中
「Claude課金やめた」「R1でじっくり考える」という体験談多数
論文執筆・数学証明・コード生成・Deep Research代替に最適
コスト0で無制限（サーバー落ち以外）
サーバー安定性に課題があるものの、コストパフォーマンス最強
グローバルで中国オープンソースが使用率30%を占める主力

第2選択：Perplexity AI（無料版）

学術論文検索と引用精度が最高クラス
リアルタイムデータアクセスで最新研究動向の把握
数式・技術文献の正確な引用
ハルシネーションが極めて少なく、事実確認に最適
研究計画立案時の先行研究調査に強み

第3選択：Qwen3（235B-A22B など）

DeepSeek R1に匹敵する性能（GPQA同等）をより少ないパラメータで実現
235B総パラメータ / 22Bアクティブパラメータの効率設計
MoE（Mixture of Experts）効率が高い
ハイブリッド推論（Thinking/Non-Thinking切替）が便利
オープンウェイトでファインチューニングやカスタマイズが容易
「DeepSeek R1に匹敵でパラメータ1/3」「オープンウェイトの勝者」
多言語対応が優れている
中国勢双璧として急成長中

第4選択：Claude（Sonnet 4.5）無料枠

無料枠の範囲内で正確性の高い分析が可能
論文アウトライン・LaTeX生成

その他の選択肢

ChatGPT（GPT-4.5/5.x）無料版：アイデア生成・抽象作成に便利。シェア最大だがハルシネーション指摘あり
Gemini（3 Pro / 2.5 Flash）無料版：検索・データアクセスに強み。Deep Research機能が優秀
Grok（Grok 4.1/3）：リアルタイム情報・エラー修正。X統合の利点。成長中だが理系専門タスクでDeepSeek/Qwen3に劣る

有料課金する場合

第1選択：Claude（Sonnet 4.5 / 3.7）

依然として正確性と専門性で最高クラス
PhDレベルのタスク（論文執筆、LaTeX生成、深層分析）に最適
低ハルシネーション率で信頼性が高い
会話解析でソフトウェア/執筆50%の使用率
核融合実験設計や研究多様性議論で高評価
知識労働者の36%が業務の1/4で使用
ただし「DeepSeekで8割済む」という声もあり、移行組増加

第2選択：Perplexity Pro

学術論文の深層検索と引用管理
複数の最新モデルを切り替えて最適な回答を取得
API統合で研究ワークフローの自動化
ファイル分析機能でデータ処理支援
コーディング支援と技術文書作成
月額$20で無制限の高速検索

第3選択：ChatGPT Plus（GPT-4.5/5.x + Deep Research）

アイデア生成や抽象作成に優れる
Deep Researchモードで調査効率化
アクセシビリティが高く使いやすい
市場シェア66%、4億WAU（週間アクティブユーザー）
広告導入が話題だが安定人気
初心者フレンドリー

第4選択：Gemini Pro（Deep Research）

ウェブ検索・深層研究に優れる
ライブデータ・YouTubeまとめが便利
マルチモーダル対応
ただしレート制限がネック

その他

Grok Pro：トークン使用量記録など成長中。10M訪問/日。API/開発用途で頻繁に言及

理系での活用場面

数学の証明や計算（DeepSeek/Qwen3が特に強い）
プログラミングコード生成・デバッグ
論文執筆とLaTeX生成
データ分析と可視化
実験計画の立案
文献レビューと先行研究調査（Perplexity特に有効）
並列エージェント・ワークフロー自動化
アプリ構築（Claude Codeなど）
引用の正確性確認と事実検証

注意すべき課題

AI依存による思考力低下のリスク（投稿で頻出の懸念）
研究の多様性縮小・研究集中の懸念
ハルシネーション（事実誤認）への警戒
高スキル研究者ほど活用効果が高い傾向（AI活用で論文数3倍、引用5倍）
格差の拡大：スキル高い研究者がAIで優位に
「人類総研究者時代」加速の一方、安全設計が必要
AI利用率は研究者全体で約2割（STEM分野では上位）

理系研究者での使用頻度ランキング（2026年1月時点）

DeepSeek（R1/V3） – 週5-7回以上（最高頻度、Claude超えの兆候）
Claude（Sonnet 4.5） – 週5-7回（依然トップクラス、移行組増加で2位争い）
Perplexity – 週4-6回（学術検索・引用精度で急成長）
Qwen3 – 週3-5回（急上昇中）
ChatGPT – 週3-5回（汎用で安定）
Gemini – 週2-4回（検索で安定）
Grok – 週2-4回（ニッチ）

3. 一般研究者・幅広いユーザー向け推奨LLM

初心者・汎用用途の場合（無料）

第1選択：ChatGPT（無料版）

最もアクセシビリティが高い
日常的なアイデア生成や相談に最適
ユーザー数が多く情報交換しやすい
市場シェア66%、数百億ユーザー
画像生成、プロンプト遊び、広告活用など多様な用途
無料プラン/Goユーザーの言及が多い
13歳の子供から大人まで幅広い年齢層
感情的な相談（育児愚痴など）にも対応
ただしハルシネーションに注意

第2選択：Perplexity AI（無料版）

正確な情報検索と引用が必要な場合に最適
ハルシネーションが少なく信頼性が高い
リアルタイム情報アクセス
初心者でも使いやすいインターフェース

第3選択：DeepSeek（R1）

無料で高性能を実現
専門的なタスクにも対応可能
コストを重視する場合の最適解

その他

Gemini無料版：検索機能が便利
Claude無料枠：正確性重視の場合
Grok：X（旧Twitter）統合、Elonファン層に人気

初心者・汎用用途の場合（有料）

第1選択：ChatGPT Plus（GPT-4.5/5.x）

より高度な分析と推論が可能
画像生成などクリエイティブ用途も充実
Deep Researchモードで調査効率化
クリエイター（画像/ストーリー生成）、ビジネス（サイドハッスル/マーケティング）に最適
広告導入が話題だが、ユーザー離れの兆候は少なく安定人気

第2選択：Perplexity Pro

正確性と信頼性を重視する場合に最適
複数の最新モデルへのアクセス
無制限の高速検索
ビジネス・学習用途に最適

第3選択：Gemini Pro

Deep Research機能が優秀
検索・マルチモーダルに強み

専門性を重視する場合（無料）

第1選択：DeepSeek（R1）+ Qwen3の併用

コストを抑えて高性能を実現
専門的なタスクにも対応可能
オープンソースでカスタマイズ性高い
中国オープンソースがグローバル使用30%占める

第2選択：Perplexity + Claude無料枠の併用

Perplexityで情報収集・引用確認
Claudeで分析・執筆作業
正確性と専門性の両立

専門性を重視する場合（有料）

第1選択：Claude Sonnet 4.5

最高レベルの正確性
専門的な執筆・分析に最適
長文処理能力が高い
開発者/エンジニア中心に人気
コード生成、ワークフロー自動化
スタートアップ/フリーランスがツールとして活用

第2選択：Perplexity Pro

学術的・専門的な情報検索
引用の正確性が必須の場合
複数モデル切り替えで最適解を取得

第3選択：ChatGPT Plus

バランスの良い性能
アクセシビリティと専門性の両立

第4選択：Gemini Pro

検索・データアクセス重視の場合

全体的な使用頻度ランキング

X（旧Twitter）投稿データに基づく全体的な使用頻度ランキング

最も使用頻度が高いモデル：ChatGPT（GPT-4.5）

理由：

X投稿のボリュームが最大（約30件中20件以上が関連）
多様な使用層（一般→ビジネス→開発）が日常的に活用
市場シェアの高さ（66%、数百億ユーザー、4億WAU）
無料アクセスのしやすさ
日常的なユーモア、広告、画像生成、個人的な相談で頻出
一般層の投稿が全体を押し上げる

使用頻度順（一般ユーザー含む全体）：

ChatGPT（GPT-4.5） – 最高頻度、最大シェア（64-68%）
Gemini（3 Pro） – 高頻度、急成長中（18-21.5%）
Claude（Sonnet 4.5） – 高頻度（開発・テック層で強い、1-4%）
Grok（Grok 4.1） – 中上（X統合で成長中、3-3.4%、10M訪問/日）
DeepSeek（R1） – 急上昇中（3-7%、2026年データで急成長、開発・研究層）
Perplexity – 成長中（2-11%、検索特化で安定成長、月間訪問190M超、研究・ビジネス層強い）
Qwen3 – 成長中（技術評価高い、普及拡大中）

使用層別の特徴：

ChatGPT：一般ユーザー中心（13歳～大人）、クリエイター、ビジネス。幅広い年齢/職業層、初心者フレンドリー。感情的な相談も
Gemini：開発者/技術者中心、Googleユーザー（ビジネス/生産性）、医学系研究者
Claude：開発者/エンジニア中心、ビジネスユーザー（スタートアップ/フリーランス）。テック寄り、感情/クリエイティブ用途も一部
Grok：Xユーザー/開発者中心、投資家/ビジネス、テスラ/Elonファン層
DeepSeek/Qwen3：開発者/研究者中心、コスト重視層
Perplexity：研究者、ビジネスユーザー、正確性・引用重視層

注意点：

Xはテックコミュニティが活発なため、開発者・エンジニア寄りの議論が多い
2026年現在、AIの普及が進み、日常/ビジネス/開発用途のバランスが見られる
もしXユーザー層がさらにテックシフトすれば、Grokの頻度が逆転可能
データはLatestモードの最近投稿中心

その他の有名どころ（中程度～ニッチ層）

Microsoft Copilot（GPTベース）

シェア約3-14%（Windows・Office統合で企業層強い）

Meta AI（Llamaベース）

WhatsApp・Instagram統合でMAU高く、一般ユーザー層で隠れた人気

Mistral AI（Le Chat / Mistral Large）

欧州発のプライバシー重視モデル
開発・企業層で増加中
シェア0.5-2%未満だが、GDPR準拠で欧州企業に支持
モデル性能/価格効率では上位モデルがGPT-5級に迫る評価

Cohere Aya / Command R

多言語（101言語対応）で新興国・多言語ユーザー層に特化
まだシェアは小さいが、成長ポテンシャル大

重要：データセキュリティについて

⚠️ 必ず注意すべき点

機密情報の取り扱い

患者情報は絶対に入力しない

個人を特定できる情報（氏名、ID、住所等）
診療録の直接的な引用
匿名化されていない臨床データ
医療データの流出は重大な倫理・法的問題

研究データの慎重な取り扱い

未発表の研究成果
企業との共同研究データ
特許出願前のアイデア
競争的資金による研究の詳細
研究の優先権に関わる情報

所属機関の規定を確認

多くの大学・病院でAI利用ガイドラインが整備されつつある
倫理委員会の承認が必要な場合も
データガバナンスポリシーの遵守
機関によってはAI使用が制限される場合あり

安全な利用方法

一般的な概念や公開情報の範囲で利用
具体的なデータは架空の例に置き換える
最終的な判断は必ず人間が行う
生成された内容の事実確認を怠らない（ハルシネーション対策）
重要な決定にAIの出力をそのまま使用しない
引用・参考文献は必ず原典を確認

データ流出のリスク

LLMに入力したデータは学習に使用される可能性
一部サービスでは設定でオプトアウト可能
機密性の高い情報は絶対に入力しない
匿名化しても再識別のリスクあり

まとめ

2026年1月現在、研究分野や予算に応じて最適なLLMは異なります。

分野別推奨（第1選択）

医学系：

無料 → Gemini（Deep Research）
有料 → Gemini Pro または Perplexity Pro（引用精度重視）

理系：

無料 → DeepSeek（R1）
有料 → Claude（Sonnet 4.5）または Perplexity Pro（学術検索重視）

一般・初心者：

無料 → ChatGPT
有料 → ChatGPT Plus

専門家・高度利用：

無料 → DeepSeek + Qwen3併用
有料 → Claude（Sonnet 4.5）+ Perplexity Pro併用

2026年の主要トレンド

中国オープンソース勢の急速な台頭

特に注目すべきは、中国発のDeepSeekとQwen3の急速な台頭です。

DeepSeek（R1/V3）：

無料で高性能（o1級・Claude級）を実現
「Claudeの課金をやめた」という研究者が増加
数学・コード生成で最高クラス
グローバルで中国オープンソースが使用率30%
サーバー安定性が課題

Qwen3（235B-A22B）：

DeepSeek R1に匹敵する性能を少ないパラメータで実現
MoE効率とハイブリッド推論が強み
オープンウェイトでカスタマイズ容易
中国勢双璧として成長中

Perplexity AIの台頭

検索特化型AIの新勢力として確立：

引用精度と信頼性で差別化
月間訪問者190～240百万、クエリ処理数780百万超
研究・ビジネス層で安定した支持
ハルシネーションが極めて少ない
学術利用における引用管理の新標準

既存モデルの状況

Claude：正確性で依然トップクラスだが、DeepSeek移行組が増加
Gemini：医学系でDeep Research機能が定番化、急成長中
ChatGPT：市場シェア最大（66%）で一般層に浸透
Grok：X統合の利点で成長中（10M訪問/日）

利用上の重要原則

AIはあくまで補助ツールです。以下の点に注意が必要です：

診断代替は禁止（医学系）
データセキュリティへの配慮（機密情報入力厳禁）
思考力低下への警戒（AI依存のリスク）
ハルシネーション対策（事実確認必須）
倫理的・法的遵守（所属機関規定の確認）
適切な距離感（最終判断は人間が行う）
引用の原典確認（特にPerplexityの引用も再確認推奨）

今後の展望

「人類総研究者時代」の加速
AI活用による研究効率化（論文数3倍、引用5倍の事例）
高スキル研究者とのデジタル格差拡大の懸念
エージェント化で使用頻度さらに上昇予想
中国オープンソース勢の影響力拡大継続
検索特化型AI（Perplexity）の学術利用拡大
2026年はDeepSeek/Qwen3が「無料高性能代替」として定着予想
複数ツール併用（Claude+Perplexity等）がスタンダードに

本記事について

本記事は、Grok（Grok 4.2）により収集・分析されたX（旧Twitter）投稿データおよびウェブ情報を基に作成されました。情報の正確性と客観性を高めるため、Claude（Sonnet 4.5）により再校正を行っています。

情報源と分析範囲

X投稿データ：約50件以上（2025-2026年）
Semantic Search / Keyword Searchによる洞察
医学系：76 sources
理系研究者：60 sources
一般（Qwen3、DeepSeek、Perplexity追加）：86 sources
全体傾向：336 sources
Perplexity AI関連：Similarweb、Statcounter等の公開データ

情報の限界

主にX投稿に基づくため、テック寄りコミュニティの傾向を反映
Xはテックコミュニティが活発、開発者・エンジニア寄りの議論が多い
一般ユーザー層の投稿も混在しているが、全体としてはテック寄り
2026年1月時点の情報であり、AI分野は急速に変化中
データはLatestモードの最近投稿中心（長期トレンドは公式データで裏付け）
実際の使用には各自の判断と所属機関の規定確認が必要
使用頻度は投稿数≒人気の代理指標として扱い、実際のユーザー数は公式データで補完

推奨事項

定期的に最新情報をチェック
複数のモデルを試して自分に合ったものを選択
セキュリティとプライバシーを最優先に
所属機関のAI利用ガイドラインを確認
ハルシネーション対策として事実確認を怠らない
AI依存による思考力低下に注意
用途に応じた複数ツールの併用を検討

研究の生産性向上にAIを活用しつつ、倫理的で安全な利用を心がけましょう。

最終更新：2026年1月
情報収集：Grok 4.2 | 再校正：Claude Sonnet 4.5

カテゴリー: 東大耳鼻科だより